Spark从入门到精通

『课程目录』: 8 H- ]2 {4 h  ]$ L+ j
├─1 Scala编程详解
│      1.1、Spark的前世今生-1
6 B( `' c% F5 x# q( D: j
│      1.2、Spark的前世今生-2
│      1.3、课程介绍、特色与价值-1
6 A( s. L$ g8 Q0 W" d
│      1.4、课程介绍、特色与价值-2
! U( D" @$ {) `$ B, ?4 g
│      1.5、基础语法(1)
│      1.6、基础语法(2)
│      1.7、条件控制与循环-1
│      1.8、条件控制与循环-2
│      1.9、函数入门
1 ~% L* @* ~2 S
│      1.10、函数入门之默认参数和带名参数
8 @' x+ c  T: q
│      1.11、函数入门之变长参数
; N; L, R' W1 @/ Z$ J7 m, g
│      1.12、函数入门之过程、lazy值和异常
5 _: `, h# y4 i- ^
│      1.13、数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组(1)
│      1.14、数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组(2)
+ k" Z$ D4 ?/ l% @# N1 E  D% \
│      1.15、数组操作之数组转换
│      1.16、Map与Tuple
│      1.17、面向对象编程之类-1
│      1.18、面向对象编程之类-2
# _: }, P! I5 Q5 U
│      1.19、面向对象编程之对象
7 Y4 F; Z7 U4 q4 Z( P! d, f- O
│      1.20、面向对象编程之继承-1
│      1.21、面向对象编程之继承-2
9 x+ o) f2 Y% [
│      1.22、面向对象编程之Trait-1
* j/ ^# i: E/ c# ^9 t
│      1.23、面向对象编程之Trait-2
; n: m* g  ]. X1 t
│      1.24、函数式编程-1
8 g( Z- m  d3 M) }' V
│      1.25、函数式编程-2
│      1.26、函数式编程之集合操作-1
│      1.27、函数式编程之集合操作-2
4 m* X8 a' e# P% M. B
│      1.28、模式匹配-1
+ Z  z2 Z0 s$ a0 Q& Q+ i. [7 e
│      1.29、模式匹配-2
$ x  P! v0 E! O4 F9 c
│      1.30、类型参数-1
– G8 ?. S- T. _. ^! Y6 M
│      1.31、类型参数-2
– h) ~9 D+ r) n7 J! n
│      1.32、隐式转换与隐式参数
│      1.33、Actor入门
; w8 ^4 e+ i0 s/ [, p) w
│      
, O- W2 c2 r& V3 h& d& m0 ^
├─2 Scala编程进阶
! {: H5 r" Z) W0 E* q6 y. ]
│      2.1、Scaladoc的使用
│      2.2、跳出循环语句的3种方法
, i. `% R: \- n1 A& k% K( ^2 n+ i
│      2.3、多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换
│      2.4、Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换
│      2.5、扩大内部类作用域的2种方法、内部类获取外部类引用
│      2.6、package与import实战详解
│      2.7、重写field的提前定义、Scala继承层级、对象相等性
5 Z8 \: C' X' \
│      2.8、文件操作实战详解
4 c. v! c  o+ |
│      2.9、偏函数实战详解
│      2.10、执行外部命令
│      2.11、正则表达式支持
$ m9 y' V) b# u7 ?9 F  F
│      2.12、提取器实战详解
│      2.13、样例类的提取器实战详解
│      2.14、只有一个参数的提取器
! P( a3 o) j0 l) N# B. f
│      2.15、注解实战详解
$ S; Y8 T  N9 @4 o( e
│      2.16、常用注解介绍
│      2.17、XML基础操作实战详解
9 v! U+ {* R8 p: i1 p. R* p
│      2.18、XML中嵌入scala代码
│      2.19、XML修改元素实战详解
│      2.20、XML加载和写入外部文档
/ q) J3 @, ]/ V) F- w. ]7 x
│      2.21、集合元素操作
2 m; k' s5 S% v9 e- X- S
│      2.22、集合的常用操作方法
│      2.23、map、flatMap、collect、foreach实战详解
│      2.24、fold上半截
& [3 j1 n0 S# L' S4 M
│      2.25、fold下半截
│      
+ _/ |' X! `: ]4 G$ N' o
├─3 Spark深入剖析
│  ├─第1章 Spark核心编程
│  │      1.1、Spark基本工作原理与RDD-1
3 |; T( v  M) _( B$ _/ G) n" i
│  │      1.2、Spark基本工作原理与RDD-2
0 |% B. I  g4 x8 }, b% n7 J# h; k
│  │      1.3、使用Java开发本地测试的wordcount程序-1
│  │      1.4、使用Java开发本地测试的wordcount程序-2
$ n/ F0 o9 F6 c- y' U
│  │      1.5、将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行
│  │      1.6、使用scala开发wordcount程序
│  │      1.7、使用spark-shell开发wordcount程序
│  │      1.8、Spark UI补充说明
│  │      1.9、spark-submit中的–master选项的补充说明(重要,必看!)
│  │      1.10、wordcount程序原理深度剖析
│  │      1.11、Spark架构原理
3 j& w& B1 s9 W# r2 P) o2 N, Q) C
│  │      1.12、创建RDD(集合、本地文件、HDFS文件)-1
+ t" \) g8 R) Z% I$ x7 O# B* V
│  │      1.13、创建RDD(集合、本地文件、HDFS文件)-2
│  │      1.14、transformation和action讲解与原理剖析
│  │      1.15、案例:统计每行出现的次数(操作key-value对)
7 @4 p( Z+ N) W& v. S( ~
│  │      1.16、常用transformation和action操作概览
│  │      1.17、map案例实战:将集合中的数字乘以2
│  │      1.18、filter案例实战:过滤集合中的偶数
# q7 H8 f- R* M( Q
│  │      1.19、flatMap案例实战:将文本行拆分为单词
7 e9 n. S" b; C4 A/ H
│  │      1.20、groupByKey案例实战:将每个班级的成绩进行分组
: x! h, M: v- {0 r8 w0 B
│  │      1.21、reduceByKey案例实战:统计每个班级的总分
│  │      1.22、sortByKey案例实战:按照学生成绩进行排序
│  │      1.23、join和cogroup案例实战:打印学生成绩
0 T) q# @7 }+ L  E6 k7 r9 p
│  │      1.24、action操作开发实战
│  │      1.25、RDD持久化详解
( o7 E& i* ^% W' \) J: P
│  │      1.26、共享变量(Broadcast Variable和Accumulator)
% q' [+ p: E! h- T5 P% ^5 @6 `
│  │      1.27、高级编程之基于排序机制的wordcount程序
│  │      1.28、使用Java实现二次排序
│  │      1.29、使用Scala实现二次排序
& D6 I" e- V- C- u$ e( g" F( t1 E
│  │      1.30、获取文本内最大的前3个数字
. J( I" @& q: q# [/ e
│  │      1.31、获取每个班级排名前3的成绩(分组取topn)
│  │      
6 p4 @; W0 H9 _2 B  F  f1 E7 R
│  ├─第2章 Spark内核源码深度剖析
! G; G" O/ X. o& I$ e" g
│  │      2.1、Spark内核架构深度剖析
│  │      2.2、宽依赖与窄依赖深度剖析
  {7 M3 P9 C0 N- C
│  │      2.3、基于Yarn的两种提交模式深度剖析
│  │      2.4、基于yarn的提交模式的spark-env.sh配置补充
* |0 d, p' L5 X/ ]9 K9 i
│  │      2.5、SparkContext原理剖析
│  │      2.6、SparkContext源码分析
│  │      2.7、Master主备切换机制原理剖析与源码分析
│  │      2.8、Master注册机制原理剖析与源码分析
│  │      2.9、Master状态改变处理机制原理剖析与源码分析
– O, R# T/ ?/ U# j2 c6 _: w
│  │      2.10、Master资源调度算法原理剖析与源码分析
│  │      2.11、Worker原理剖析与源码分析-1
: G0 o5 \. ~5 c4 P6 H( K0 z, Q2 x
│  │      2.12、Worker原理剖析与源码分析-2
│  │      2.13、job触发流程原理剖析与源码分析
. v1 V* y+ o$ u# x) b7 E7 q
│  │      2.14、stage划分算法原理剖析
( I8 {& V% i1 R) {
│  │      2.15、DAGScheduler源码分析(stage划分算法、task最佳位置计算算法)
│  │      2.16、TaskScheduler原理剖析与源码分析
│  │      2.17、Executor原理剖析与源码分析
' A4 @; X, V( `) b
│  │      2.18、Task原理剖析
│  │      2.19、Task源码分析
! ~+ I6 E5 T$ j1 |2 \# J; |4 d
│  │      2.20、普通Shuffle操作的原理剖析
│  │      2.21、优化后的Shuffle操作的原理剖析
+ C" p9 E# N7 Z- z5 n# Z6 t0 W
│  │      2.22、Shuffle读写源码分析
5 b" _) K  v1 U; M, r) p- A  R
│  │      2.23、BlockManager原理剖析
│  │      2.24、BlockManager源码分析-1
* }# ~) V3 q. ~1 y/ W1 F& Q3 E& l, t
│  │      2.25、BlockManager源码分析-2
│  │      2.26、CacheManager原理剖析
$ U9 L6 w# z, X
│  │      2.27、CacheManager源码分析
& t8 B# W9 d. M  x8 N  n
│  │      2.28、Checkpoint原理剖析
│  │      
│  └─第3章 Spark性能优化
│          3.1、性能优化概览
│          3.2、诊断内存的消耗
! `5 g# e) [( K9 Z1 W+ p# `9 p
│          3.3、高性能序列化类库
│          3.4、优化数据结构
│          3.5、对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint
1 f+ v& L0 p. x' N$ p4 S) y" d
│          3.6、使用序列化的持久化级别
! F/ S9 c4 E( M9 M9 R  i1 @
│          3.7、Java虚拟机垃圾回收调优
│          3.8、提高并行度
+ x9 c2 s( e# n
│          3.9、广播共享数据
│          3.10、数据本地化
9 u+ |5 Q. m  X8 N$ ~  j
│          3.11、reduceByKey和groupByKey
' p, V' o7 i+ f. j& D
│          3.12、shuffle性能优化
│          
└─4 内存计算框架Spark
– M, E, y- v8 q, m$ J) ^& C
    ├─第1章 Spark初识入门
    │      1.1、 与MapReduce对比性介绍Spark是什么
    │      1.2、 Spark四大特性及与MapReduce比较
    │      1.3、 如何指定Hadoop版本进行编译Spark
    │      1.4、 Spark 应用程序测试讲解一
    │      1.5、 Spark应用程序测试讲解二
/ n1 \3 g$ c0 A  P% d8 z0 X
    │      1.6、 Scala基本知识讲解(变量,函数及高阶函数)
    │      1.7、 Spark Standalone安装部署讲解一
    │      1.8、 Spark Standalone安装部署讲解二
    │      1.9、 Spark Standalone安装部署讲解三
; t4 Z  L- [- Q+ ^8 w6 [
    │      1.10、 Spark 实现WordCount功能讲解
    │      1.11、 Spark如何提交应用程序及各个组件名词解释
    │      
    ├─第2章 Spark核心RDD
    │      2.1、 Spark RDD五大特性讲解(以WordCount案例和比较MapReduce)
    │      2.2、 RDD创建的两种方式讲解
    │      2.3、 RDD Operation讲解(transformation和action)
    │      2.4、 RDD 依赖讲解(宽依赖和窄依赖)
    │      2.5、 Spark RDD Shuffle讲解(类似MapReduce中的Shuffle)
/ f6 T! I# Q* N. M
    │      2.6、 如何创建Spark Application
    │      2.7、 Spark 内核剖析讲解
    │      2.8、 Spark Core应用案例讲解一
    │      2.9、 Spark Core应用案例讲解二
    │      2.10、 Spark Core应用案例讲解三(1)
    │      2.11、 Spark Core应用案例讲解三(2)
) X% a" D1 Q$ W# v
    │      
    └─第3章 Spark高阶应用
            3.1、 如何使用IDEA开发Spark Application及Local与打包测试讲解
/ `5 [9 Y. W; g5 s& f- ]+ s
            3.2、 Spark Application监控(HistoryServer历史服务器配置使用)
0 B5 @$ F* t) h- f
            3.3、 Spark Application运行的两种方式Client和Cluster区别
            3.4、 Spark 如何运行在YARN上(两种模式的区别)和解决NodeManager节点不健康问题
, t; Z( b& t) f5 a8 e& s! ~/ f
            3.5、 演示讲解Spark-shell运行在YARN上及以yarn cluster方式提交应用到yarn运行
            3.6、 回顾复习Spark Core知识点
6 m; E' V" {" Q
            3.7、 Spark Streaming功能介绍和Demo演示
1 t; i0 H0 A; ?7 p! v* a
            3.8、 通过Demo演示深入理解Spark Streaming如何工作
  b/ T% i) W2 R
            3.9、 Spark Streaming编程模型讲解
            3.10、 Spark Streaming如何读取出来HDFS上数据
9 y* m1 h! o0 s( F0 C6 E; s7 N
            3.11、 Spark Streaming核心概念DStream及相关Operation讲解
            3.12、 Spark Streaming与Flume集成讲解一
* `2 O8 Z9 f1 O, L$ B
            3.13、 Spark Streaming与Flume集成讲解二
  m7 K* d3 w  B+ _7 y1 J" I2 b
            3.14、 Kafka架构功能、环境搭建与演示
            3.15、 Spark Streaming与Kafka集成方式一使用讲解
! b% w- `  j6 k
            3.16、 Spark Streaming与Kafka集成方式二使用讲解
1 L3 L4 Y  W8 X8 G) Q
            3.17、 Spark Streaming与Kafka集成结合UpdateStateByKey统计案例讲解

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